opencv 常见算子_open cv 算子

引言

• 卷积概念
• 常见算子

1、卷积概念

卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。

Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)

 卷积的工作方式：

把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达如下：

kernel是从左到右，从上到下的

2、常见算子

            

                  Robert算子（X、Y）                                              Sobel算子

 3、代码演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
 
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst,dst_x,dst_y;
	int ksize = 0;
 
	src = imread("F:/vs_test/image/star.jpg");
	if (!src.data) { 
		printf("could not load image...\n ");
		return -1;
	}
 
	char INPUT_WIN[] = "input image";
	char OUTPUT_WIN[] = "Robert X";
	namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//namedWindow("Robert Y", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_WIN, src);
 
	//Robert X方向
	//Mat kernel_x = (Mat_<int>(2, 2) << 1, 0, 0, -1);
	//Sobel X方向
	//Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1);
	//filter2D(src, dst_x, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0.0);
 
	//Robert Y方向
	//Mat kernel_y = (Mat_<int>(2, 2) << 0, 1, -1, 0);
	//Sobel Y方向
	//Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -2, -1, 0, 0, 0, 1, 2, 1);
 
	//拉普拉斯算子
	Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
	filter2D(src, dst_y, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0.0);
 
	//imshow(OUTPUT_WIN, dst_x);
	//imshow("Robert Y", dst_y);
	//imshow("Sobel X", dst_x);
	//imshow("Sobel Y", dst_y);
 
	//addWeighted(dst_x, 0.5, dst_y, 0.5, 0, dst,-1);
	imshow("output", dst_y);
 
	waitKey(0);
	return 0;
}

输入图片：

robert算子：

      

 sobel算子：

    

 拉普拉斯算子：